Cálculo de correlación parcial con Pingouin (Python): Refutando la relación espuria entre helados y tiburones al controlar la variable de confusión (temperatura).

correlaciones.py

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1. Instalamos la librería
 A) usando consola
    pip install pingouin
 B) o una celda en Colab
    !pip install pingouin
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import pandas as pd
import pingouin as pg

# 2. Simulamos los datos:
# Observa cómo Helados y Tiburones suben SOLO cuando sube la Temperatura
data = {
    'Helados':     [25, 31, 36, 38, 39, 49, 52],  # Aumenta con el calor
    'Tiburones':   [ 7,  8, 10, 10, 12, 12, 13],  # Aumenta con el calor
    'Temperatura': [20, 22, 24, 26, 28, 30, 34]  # La causa real
}
df = pd.DataFrame(data)

# 3. Calculamos la Correlación Parcial
# Buscamos la relación entre Helados (x) y Tiburones (y),
# eliminando matemáticamente el efecto de la Temperatura (covar)
resultado = pg.partial_corr(data=df, x='Helados', y='Tiburones', covar='Temperatura')

# El resultado mostrará una 'r' bajísima (cercana a 0),
# confirmando que sin calor, no hay relación.
print(resultado)